IBM Software Hub 、 IBM Z 。 LinuxONE

• バックアップやリストアを含むプラットフォームサービスを利用する。
• s390x アーキテクチャ用のストレージソリューションを使用する。

用途 DataStage 運用、トランザクション、分析の各ターゲットシステム間でデータを移動、変換する。

• 使用方法 Watson Studio を使用してプロジェクトを作成し、データ、環境、ノートブックなどの資産整理します。
• AutoAI でデータソースに接続し、予測モデルを構築する。
• Jupyter Notebooksを使って、機械学習モデル、 Python 関数、 Python スクリプトをプログラムで構築する。
• ノートブック、 Python 関数、 Python スクリプトを実行するには、ジョブを作成します。
• カスタム環境を作成します。例えば、 Python 3.11 や Python 3.12 に基づく環境を. 内に作成します Watson Studio。
• Analytics Engine powered by Apache Spark 上で Spark アプリケーションを作成し、実行する。 対応するSparkのバージョンは、Spark 3.4 および Python 3.11。

• IBM Z と LinuxONE の Linux で Watson Machine Learning を使用して、AI 資産配備する。
• 資産を整理し、モデルを展開するためのデプロイメント・スペースを作成します。 Watson Machine Learning。
• ノートブック、 Python 関数、 Python スクリプトを実行するジョブを作成します。

• Sequential file connector を使用して、 Google Cloud Storage 上の DataStage 上の s390x ハードウェアにある Parquet ファイルにアクセスすることはできません。
• s390x のハードウェアでは、 DataStage の Teradata Python driver は使用できません。
• s390x ハードウェアの DataStage では、リモート・データ・プレーンとリモート・データ・エンジンを使用できません。

• IBM Z および LinuxONE で Linux を使用して、 Watson Studio で以下のフレームワークおよび実行環境に基づくモデルや資産構築することはできません：
  • RStudio RShinyアプリケーション、またはRフレームワークをベースとした資産含む。
  • Spark （ Spark および R を含む）
  • Python 3.7
  • ONNX 1.8.1
  • TensorFlow 2.4 や PyTorch 1.7 のように、非推奨または廃止されたフレームワークのバージョン。
  • Tensorflow モデルのトレーニングは、 IBM Z および LinuxONE の z16 オンチップAIアクセラレーターでサポートされている。 ただし、問題が発生した場合は、環境変数 NNPA_DEVICES を 0: export NNPA_DEVICES=0 に設定することで、AIアクセラレータの使用を無効にすることができます。
• AutoAI 時系列実験の入力としてparquetデータフォーマットを使用することはできません。
• サポートされていない接続からデータを追加すると、カーネルが失敗する可能性があります。